图像数据集之MNIST数据集

图像分类数据集

MNIST数据集 (LeCun et al., 1998) 是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。 我们将使用类似但更复杂的 Fashion-MNIST 数据集 (Xiao et al., 2017)。

import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from d2l import torch as d2l

d2l.use_svg_display()

读取数据集

我们可以通过框架中的内置函数将 Fashion-MNIST 数据集下载并读取到内存中。

# 通过 ToTensor 实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式，
# 并除以255使得所有像素的数值均在0～1之间
trans = transforms.ToTensor()
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root="./data", train=True, transform=trans, download=True)
mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root="./data", train=False, transform=trans, download=True)

Fashion-MNIST 由 10 个类别的图像组成， 每个类别由训练数据集（train dataset）中的 6000 张图像 和测试数据集（test dataset）中的 1000 张图像组成。 因此，训练集和测试集分别包含 60000 和 10000 张图像。 测试数据集不会用于训练，只用于评估模型性能。

len(mnist_train), len(mnist_test)

(60000, 10000)

每个输入图像的高度和宽度均为 28 像素。 数据集由灰度图像组成，其通道数为 1。这里将高度和宽度记录为 h 和 w。

mnist_train[0][0].shape

torch.Size([1, 28, 28])

Fashion-MNIST 中包含的10个类别，分别为 t-shirt（T恤）、trouser（裤子）、pullover（套衫）、dress（连衣裙）、coat（外套）、sandal（凉鞋）、shirt（衬衫）、sneaker（运动鞋）、bag（包）和ankle boot（短靴）。 以下函数用于在数字标签索引及其文本名称之间进行转换。

def get_fashion_mnist_labels(labels):  #@save
    """返回Fashion-MNIST数据集的文本标签"""
    text_labels = ['t-shirt', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat',
                   'sandal', 'shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']
    return [text_labels[int(i)] for i in labels]

我们现在可以创建一个函数来可视化这些样本。

def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5):  #@save
    """
    绘制图像列表。

    Args:
        imgs (list): 要绘制的图像列表，可以包括张量或PIL图片对象。
        num_rows (int): 绘制的图像行数。
        num_cols (int): 绘制的图像列数。
        titles (list, optional): 图像的标题，是一个与图像数量相等的字符串列表。默认为None。
        scale (float, optional): 用于调整图像大小的缩放因子。默认为1.5。

    Returns:
        axes (numpy.ndarray): 包含所有子图对象的数组。
    """
    figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)
    _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)
    axes = axes.flatten()
    for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)):
        if torch.is_tensor(img):
            # 图片张量
            ax.imshow(img.numpy())
        else:
            # PIL图片
            ax.imshow(img)
        ax.axes.get_xaxis().set_visible(False)
        ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)
        if titles:
            ax.set_title(titles[i])
    return axes

以下是训练数据集中前几个样本的图像及其相应的标签。

X, y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18)))
show_images(X.reshape(18, 28, 28), 2, 9, titles=get_fashion_mnist_labels(y));

读取小批量

为了使我们在读取训练集和测试集时更容易，我们使用内置的数据迭代器，而不是从零开始创建。 回顾一下，在每次迭代中，数据加载器每次都会读取一小批量数据，大小为 batch_size。 通过内置数据迭代器，我们可以随机打乱了所有样本，从而无偏见地读取小批量。

batch_size = 256

def get_dataloader_workers():  #@save
    """使用4个进程来读取数据"""
    return 4

train_iter = data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True,
                             num_workers=get_dataloader_workers())

我们看一下读取训练数据所需的时间。

timer = d2l.Timer()
for X, y in train_iter:
    continue
f'{timer.stop():.2f} sec'

'4.14 sec'

整合所有组件

现在我们定义 load_data_fashion_mnist 函数，用于获取和读取 Fashion-MNIST 数据集。 这个函数返回训练集和验证集的数据迭代器。 此外，这个函数还接受一个可选参数 resize，用来将图像大小调整为另一种形状。

def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):  #@save
    """下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中"""
    trans = [transforms.ToTensor()]
    if resize:
        trans.insert(0, transforms.Resize(resize))
    trans = transforms.Compose(trans)
    mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
        root="./data", train=True, transform=trans, download=True)
    mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(
        root="./data", train=False, transform=trans, download=True)
    return (data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True,
                            num_workers=get_dataloader_workers()),
            data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False,
                            num_workers=get_dataloader_workers()))

下面，我们通过指定 resize 参数来测试 load_data_fashion_mnist 函数的图像大小调整功能。

train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(32, resize=64)
for X, y in train_iter:
    print(X.shape, X.dtype, y.shape, y.dtype)
    break

torch.Size([32, 1, 64, 64]) torch.float32 torch.Size([32]) torch.int64